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不同路况下路面附着系数实时估计作者：王健杨君于蓬李爱娟魏添来源：《河北科技大学学报》2020年第02期摘要：为了准确估计不同路况下的路面附着系数，提高汽车行驶的安全性与稳定性，提出了一种在制动工况下基于前后轮轮速和制动力矩估计路面附着系数的方法。
首先，考虑汽车前后轴荷转移，在Matlab/Simulink软件中完成建模操作，创建关于双轮车辆制动的动力学模型;其次，将控制目标确定为汽车前轮以及后轮的理想和实际滑移率，建立理想制动力矩滑模控制器，对于汽车滑模控制器存在的抖振现象，通过积分切换面对其进行处理;最后，以前后轮轮速和制动力矩作为输入进行扩张状态观测器的设计，利用这一观测器观测路面附着系数相关值。
结果表明，各种路况中的路面附着系数都可以通过上述手段进行准确估计，扩张状态观测器能够抵抗外界干扰，鲁棒性强。
将扩张状态观测器用于路面附着系数识别的良好结果可为汽车稳定性控制系统的设计提供参考。
关键词：车辆工程;路面附着系数估计;线性扩张状态观测器;外界干扰;不同路况中图分类号：U461.1文献标识码：A doi：10.7535/hbkd.2020yx02007汽车中的先进驾驶员辅助系统如自适应巡航控制（adaptive cruise control，ACC）、防抱死制动系统（anti-lock braking system，ABS）、驱动力控制系统（traction control system，TCS）和电子稳定程序（electronic stability program，ESP）等，令汽车在行驶过程中变得更加稳定和安全。
要想做好安全控制工作，首先必须得到精确的路面附着系数，然后利用先进驾驶员辅助系统来调整控制逻辑，使控制系统的性能充分展现。
当前附着系数的检测主要有以传感器为基础的两类手段。
第一类是Cause-based手段，它按照路面的两方面情况（具体形态和物理特征）来识别具体的附着系数。
识别时，它会通过光学传感器对路面的两种情况（吸光情况和散射光情况）进行测量。
基于四轮轮边驱动电动车的路面附着系数估算方法
余卓平;左建令;陈慧
【期刊名称】《汽车工程》
【年(卷),期】2007(029)002
【摘要】路面附着系数是影响车辆行驶安全性的重要因素,利用轮边驱动电动汽车驱动力矩可以对路面利用附着系数进行观测.当观测到μ-λ曲线接近于峰值点时,将该时刻的轮胎利用附着系数作为路面峰值附着系数,并根据识别的路面峰值附着系数进行驱动防滑控制.该方法能够有效防止轮胎滑转,提高车辆行驶稳定性.
【总页数】5页(P141-145)
【作者】余卓平;左建令;陈慧
【作者单位】同济大学汽车学院,上海,201804;同济大学汽车学院,上海,201804;同济大学汽车学院,上海,201804
【正文语种】中文
【中图分类】U4
【相关文献】
1.四轮独立驱动电动车的ABS控制方法 [J], 周勇;李声晋;田海波;方宗德;周奇勋
2.四轮独立驱动电动车转向助力模糊控制方法研究 [J], 付翔;唐秋云;黄斌;孙威
3.基于轮边驱动电动汽车轮胎力估计的路面附着系数估算 [J], 刘万里;彭冲;韩家伟
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附着系数目录概述附着系数（K）的确定附着力利用率（ε）的确定注意事项编辑本段概述定义：附着系数，是附着力与车轮法向（与路面垂直的方向）压力的比值。
它可以看成是轮胎和路面之间的静摩擦系数。
这个系数越大，可利用的附着力就越大，汽车就越不容易打滑。
附着系数的大小，主要取决于路面的种类和干燥状况，并且和轮胎的结构、胎面花纹以及行驶速度都有关系。
一般来说，干燥、良好的沥青或混凝土路面的附着系数最大，可达0.7一0.8。
而冰雪路面的附着系数最小，最容易打滑。
、附着系数是指轮胎在不同路面的附着能力大小，也就大概相当于摩擦系数。
附着系数高的路面，车子不容易打滑，行驶安全；附着系数低的路面，车子容易打滑，比如雪地，冰面等等。
附着系数主要取决于路面的粗糙程度和潮湿泥泞程度、轮胎的花纹和气压以及车速和荷载等。
编辑本段附着系数（K）的确定1、附着系数（K）应在车轮不抱死，脱开防抱死装置，并且两轮同时制动时，由车辆的最大制动速率确定*。
2、制动试验应在初速度约为60km/h的条件下进行。
对于车速不到60km/h的车辆，应在空载条件下（必需的试验仪器和安全设备除外），以0.9Vmax的车速试验，在整个试验过程中使用恒定的制动控制力。
3、为了确定车辆最大制动速率，可以通过改变前轮和后轮制动力进行一系列试验，直至找到车轮刚刚抱死的临界点**。
4、制动速率（Z）由车速从40km/h降到20km/h 所需时间用下式确定：z=0.56/t ；式中t为测得的时间，s。
若车速达不到50km/h 的车辆，制动速率应以车速从0.8Vmax降至（0.8Vmax－20）所需时间确定，Vmax 是以km/h为单位的实测值。
Z的最大值=K编辑本段附着力利用率（ε）的确定1、附着力利用率定义为防抱死装置工作状态下的最大制动速率（Zmax）与它在脱开状态下的最大制动速率（Zm）的比值。
必须在每个装有一只防抱死装置的车轮上分别进行试验。
2、Zmax由三次试验中车速达到1.4条规定的降低值所需时间的平均值确定。
路面附着系数识别方法发展现状综述路面附着系数是指车辆与路面之间摩擦力的大小，是评估路面防滑性能的重要指标。
在道路交通安全领域中，路面附着系数的准确测量和评估对维护道路安全具有重要意义。
本文将综述路面附着系数识别方法的发展现状。
第一种路面附着系数识别方法是静态试验法。
其原理是在路面上放置一个预定质量的试验轮，并用机械手架或称多轴荷载惯性加速度计等设备检测轮胎与路面之间的反作用力。
静态试验法的优点是结构简单、准确度较高，不受环境和气候等因素的干扰。
缺点是时间成本较高，并且只能测量静止状态下的附着系数，无法反映车辆在行驶过程中的附着能力。
第二种路面附着系数识别方法是动态试验法。
在动态试验法中，试验车辆沿路面驰骋，测量车辆在行驶过程中的路面附着系数。
动态试验法可以反映道路附着性能的动态变化，是一种较为理想的路面附着系数测量方法。
但是，动态试验法需要较大的测量设备，而且测量误差较大。
第三种路面附着系数识别方法是间接试验法。
间接试验法通过对车辆的运动学参数、动力参数等进行测量，推算出路面的附着系数。
间接试验法的优点是仪器设备简单，成本较低。
但是，間接试驗法仅能估计路面附着系数的变化趋势，无法准确反映路面附着系数的具体值。
综上所述，路面附着系数识别方法的发展经历了从静态试验法到动态试验法，再到间接试验法的演变过程。
现代道路交通安全领域日益重视路面附着系数的准确测量和评估，也推动了这些识别方法的不断发展和完善。
未来，人工智能、机器学习等技术的应用将为路面附着系数的识别提供更加准确、高效的方法和手段。
随着科技的不断进步，路面附着系数识别方法得以不断发展和完善。
其中，基于机器学习的路面附着系数识别方法受到了广泛关注。
机器学习是一种自适应算法，可以通过不断学习和迭代，自由地调整算法和参数，从而提高识别的准确性。
机器学习在路面附着系数识别领域的应用，常常基于“分类问题”进行建模。
通过训练大量数据，在路面状态变化的情况下，通过建立合理的分类模型，预测当前路面的附着系数。
地面附着系数路面表面是行驶车辆的安全非常重要的一部分，其表面质量和性能直接关系到行驶车辆的安全，而表面质量和性能归根到底取决于地面附着系数，因此，地面附着系数对于安全驾驶具有非常重要的意义。
什么是地面附着系数？地面附着系数是车辆轮胎向驾驶表面粘附量的一个量度，它是指车辆表面在车辆行驶时，轮胎的抓地力、磨耗和滑行的能力。
这个指标的高低是安全驾驶控制能力的根本，是衡量一条道路安全状况的重要指标之一。
地面附着系数一般由两个因素影响：一是车辆表面摩擦系数，即表面摩擦力的大小，这个因素决定了车辆在制动、转弯和滑行时轮胎的抓地力；二是轮胎气压，它决定了了车辆在滑行时轮胎的磨耗程度。
首先，车辆表面摩擦系数是表面摩擦力的大小，也就是车辆在行车时轮胎的抓地力。
其次，轮胎的抓地力又受轮胎气压的影响，当轮胎气压过低时，轮胎抓地力会下降，车辆行驶时会出现不稳定现象。
另外，轮胎气压过高也会影响轮胎抓地力，会出现轮胎的过早磨损。
在实践中，地面附着系数的测定一般采用车轮摩擦试验方法，即采用一组车轮模型的滑动模拟方法。
这种测定方法建立在实际摩擦律的基础上，以弹力记录技术、温度和湿度检测技术、电子摩擦计量技术为主要测试手段，利用滑动模拟方法，测量车轮与路面摩擦系数，测量出车轮摩擦能力，从而判断路面安全状况。
另外，地面附着系数还与路面类型、摩擦剂使用情况有关，这些因素也会影响地面附着系数。
许多国家和地区为了提高公路安全标准，对地面附着系数进行了明确的规定，例如，美国的道路管理机构提出，它的节点路面粘着系数至少需要达到0.8，以确保行驶车辆的行驶安全，另外，德国、英国、日本等国家也有类似的规定。
地面附着系数是表面安全状况的重要指标，只有在确保符合安全标准的情况下，车辆才能安全行驶，可以避免发生事故。
因此，地面附着系数在公路和其他道路建设中要有指导作用，根据所在区域的规定，合理调整路面的结构，恰当使用摩擦剂，以确保行驶车辆的安全。
总之，地面附着系数具有很重要的意义，它决定了行驶车辆的安全。
最小二乘法的车辆路面附着系数估计 csdn
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，用于估计车辆在不同路面上的附着系数。
通过收集车辆在不同路面上的行驶数据，如车速、转向角度和纵向加速度等，可以建立车辆路面附着系数的数学模型。
在最小二乘法中，我们寻找一个最佳拟合曲线，使得所有测量点到该曲线的距离之和最小。
这样可以找到最优的拟合曲线，从而得到最准确的附着系数估计值。
首先，我们需要选择一个合适的数学模型来描述车辆路面附着系数与行驶数据的关系。
常用的模型包括线性模型、多项式模型和指数模型等。
选择合适的模型要根据实际情况和数据特点进行判断。
然后，我们将收集的行驶数据代入模型中，得到预测值。
然后计算实测值与预测值之间的误差，即残差。
最小二乘法的目标是使所有残差的平方和最小，通过对残差平方和进行求导等数学计算，可以得到最优解的估计值。
最小二乘法的优点是能够考虑多个变量之间的关系，并且可以处理不完全数据和噪声数据。
但是需要注意的是，最小二乘法基于数据的线性假设，对于非线性关系的数据，可能需要使用其他回归方法。
通过最小二乘法进行车辆路面附着系数的估计，可以提供重要的参考信息，用于改进车辆的操控性能和安全性能。
这对于汽车制造商和驾驶员来说都具有重要意义。
基于滑移率的路面附着系数估计作者：李宣政来源：《科技视界》2014年第02期【摘要】轮胎—路面附着系数对于车辆主动安全控制系统十分重要，如主动避撞、自适应巡航等车辆纵向安全辅助系统等，依赖于路面附着系数等车辆状态信息实时、准确的估计。
本文重点分析了车辆纵向动力学模型，提出了一种针对非水平路况的路面附着系数估计算法。
利用轮胎纵向力与滑移率，路面附着系数与滑移率的关系，通过递推最小二乘算法实现了路面附着系数的实时估计。
最后利用Matlab/Simulink 仿真环境对递推最小二乘估计算法进行了验证，仿真结果验证了算法的有效性。
【关键词】路面附着系数估计；滑移率；轮胎纵向力；仿真；最小二乘法Tire-Road Friction Coefficients Estimation Base on Slip RateLI Xuan-zheng（Engineering Research Center of Automotive Electronic and Embedded System， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065，China）【Abstract】Wheel Tire-Road Friction Coefficients for vehicle active safety control system is very important， such as collision avoidance， adaptive cruise and other auxiliary systems， such as the vehicle’s longitudinal security depends on the road surface friction coefficient， such as vehicle status information in real time， accurate estimates. This paper focuses on the vehicle's longitudinal dynamics model， Proposed a level road adhesion coefficient for non-traffic estimation algorithm. The use of tire longitudinal force and slip ratio， the relationship between the road surface friction coefficient and slip rate， by recursive least squares algorithm to achieve a real-time estimation of the road surface friction coefficient. Finally， the use of Matlab/Simulink simulation environment for recursive least squares estimation algorithm was validated simulation results demonstrate the effectiveness of the algorithm.【Key words】Wheel Tire-Road Friction Coefficients estimation；Slip ratio； Tire longitudinal force；Simulation；Least squares0 引言以自适应巡航、主动避撞、ABS控制系统为代表的汽车纵向安全辅助系统对于改善整体交通环境、降低交通事故发生率、提高驾乘舒适性具有重要意义，其安全策略模型直接关系到系统的功能性、可靠性及用户认可度[1]。
